## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1411

## Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik
School Clusterization Using K-Means Algorithm Based on Facilities,
Educators, and Educations
Nurahman 1 , Agung Purwanto 2 , Sigit Mulyanto 3
Universitas Darwan Ali, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 5 November 2021 Direvisi, 22 Desember 2021 Disetujui, 5 Januari 2022

## Kata Kunci:
Data Mining DBI
K-Means

## Kelasterisasi

## ABSTRAK
Fasilitas pendidikan merupakan salah satu indikator untuk tercapainya capaian pembelajaran di seko- lah. Keberadaan fasilitas, guru, dan tenaga pendidik sangat dibutuhkan pada lingkungan sekolah. Un- tuk memudahkan pemerintah setempat dalam penanganan pemerataan kebutuhan sekolah, maka diper- lukan pengklasteran atau pengelompokan sekolah. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu pihak pemerintah dalam mengklaster sekolah tertentu menjadi beberapa cluster , sehingga memudahkan un- tuk melakukan pendampingan maupun pengadaan kebutuhan sekolah dilingkungan pemerintah Kabu- paten Seruyan. Klasterisasi dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means . Penerapan Algo- ritma K-Means dengan menentukan nilai Cluster yaitu 3. Hasil penelitian menunjukan bahwa setiap Cluster memiliki jumlah keanggotaannya masing-masing. Pada Cluster 0 terdiri dari 178 sekolah, Cluster 1 terdiri dari 3 sekolah, dan Cluster 2 terdiri dari 43 sekolah. Kemudian hasil pemeringkatan Cluster secara berurutan diperoleh dari Cluster 1, Cluster 0, dan terakhir adalah Cluster 2. Selanjut- nya dalam pengujian performance algoritma K-Means dengan membagi menjadi 3 Cluster diperoleh nilai Davies Bouldin Index senilai -0,695. Dari hasil pegolahan dan analisis data terdapat 43 sekolah dalam cluster rendah, sehingga penelitian ini merekomendasikan perlu dilakukan pendampingan dan pengadaan kebutuhan sekolah terhadap sekolah cluster rendah oleh dinas pendidikan pada pemerintah kabupaten Seruyan.

## Keywords:
Clusterisasi Data Mining DBI K-Means

## ABSTRACT
Educational facilities are one of the indicators for achieving learning outcomes in schools. The exis- tence of facilities, teachers, and educators is needed in the school environment. To facilitate the local government in handling the distribution of school needs, it is necessary to cluster or group schools. The purpose of this study is to assist the government in clustering certain schools into several clusters, making it easier to provide assistance and procurement of school needs within the Seruyan Regency government. Clustering is done by using the K-Means algorithm. The application of the K-Means Algorithm by determining the Cluster value is 3. The results show that each Cluster has its own num- ber of memberships. Cluster0 consists of 178 schools, Cluster1 consists of 3 schools, and Cluster2 consists of 43 schools. Then the results of the Cluster ranking are sequentially obtained from Cluster1, Cluster0, and the last is Cluster2. Furthermore, in testing the performance of the K-Means algorithm by dividing it into 3 clusters, the Davies Bouldin Index value is -0.695. From the results of data pro- cessing and analysis, there are 43 schools in the low cluster, so this study recommends the need for assistance and provision of school needs for low cluster schools by the education office at the Seruyan district government.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Nurahman, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Email: nurrahman.ikhtiar@gmail.com
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
338 r

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia memiliki jenjang pendidikan yaitu kelompok bermain, taman kanak-kanak, sekolah dasar, sekolah menengah per- tama, dan sekolah menengah atas, serta perguruan tinggi. Sebagai warga negara memiliki hak mendapatkan pendidikan yang layak. Kebutuhan fasilitas pada sekolah sangatlah penting dan perlu menjaadi perhatian untuk dapat menerapkan pendidikan yang layak. Semua jenjang pendidikan di indonesia sudah tersebar di berbagai wilayah kabupaten demi mensukseskan pemerataan pendidikan di berbagai wilayah. Pemerataan pendidikan diberbagai wilayah kabupaten dengan dukungan pemerintah kabupaten dilakukan dengan memperhatikan perkembangan jumlah masyarakat disekitar. Diketahui bahwa pada bulan September tahun 2020 hasil sensus pen- duduk tercatat Indonesia mempunyai jumlah penduduk sebesar 270,20 juta jiwa [ 1 ]. Pada Kalimantan Tengah mencapai 2.669.969 jiwa [ 1 ]. Tahun 2019 pada Kabupaten Seruyan tercatat jumlah penduduk sebesar 147.545 jiwa.
Kabupaten Seruyan merupakan kabupaten yang berada di Provinsi Kalimantan Tengah. Kabupaten Seruyan pernah berada dalam posisi daerah tertinggal. Untuk itu, perlu menjadi perhatian pihak pemerintah agar pendidikan di wilayah tersebut dapat terus berkembang sesuai dengan standar pendidikan Nasional. Fasilitas pendidikan merupakan salah satu indikator untuk tercapainya capa- ian pembelajaran di sekolah. Pada prinsipnya fasilitas perlu dimanfaatkan secara efisiensi terhadap pemakaian fasilitas pembelajaran agar tujuan pembelajaran tercapai sehingga meningkatkan mutu sekolah. Selain itu, peran pendidik juga sangat penting dalam dunia pendidikan. Peranan pendidik dalam dunia pendidikan tidak hanya semata-mata memberikan informasi saja. Melainkan lebih dari itu, yaitu mengarahkan dan memberi fasilitas belajar ( directing and facilitating the learning ) agar proses belajar lebih memadai [ 2 ]. Dengan demikian, Keberadaan fasilitas dan guru sangat dibutuhkan pada lingkungan sekolah. Bahkan keberadaan tenaga pendidik juga dibutuhkan dalam proses berjalannya pendidikan dilingkungan sekolah.
Dinas pendidikan kabupaten memiliki salah satu tanggungjawab berkaitan dengan Pelayanan Pendidikan Dasar. Hal tersebut sebagai mana tercantum pada UU Nomor 23 Tahun 2014 pasal 12. Merujuk pada undang undang tersebut pada penelitian ini berfokus pada data pendidikan dasar yaitu data sekolah dasar (SD) dan data sekolah menengah pertama (SMP). Data sekolah yang menjadi tanggungjawab dinas pendidikan kabupaten seruyan sebanyak 232 sekolah menurut perekaman data Dapodik baik SD dan SMP. Data SMP terekam sebanyak 65 sekolah dan data SD terekam sebanyak 167. Diketahui, melalui perekaman data dapodik bahwa pengadaan fasilitas sekolah belum terlaksana secara merata diberbagai sekolah yang menjadi tanggungjawab dinas pendidikan kabupaten seruyan. Masih terdapat sekolah-sekolah yang belum memiliki fasilitas lengkap. Bahkan terdapat sekolah-sekolah yang tidak memiliki ruang perpustakaan yang dapat dijadikan sebagai prasarana pendukung dalam pembelajaran. Selain itu, menurut perekaman data dapodik bahkan pengadaan guru dan tendik masih tidak seimbang. Dari beberapa sekolah terekam hanya memiliki guru 3, 2 bahkan 1 guru pada sekolah tersebut. Hal ini tentunya perlu menjadi perhatian pihak pemerintah setepat agar dapat merealisasikan pengadaan fsilitas, guru, dan tendik secara merata sesuai dengan kebutuhan wilayahnya masing-masing.
Untuk memudahkan pemerintah setempat dalam penanganan pemerataan kebutuhan sekolah, maka diperlukan pengklasteran atau pengelompokan sekolah. Pengelompokan sekolah berdasarkan minat siswa merupakan hal penting [ 3 ], salah satu dari penun- jang minat siswa adalah fasilitas sebagaimana disebutkan Dinatus Solichah pada penelitiannya [ 4 ] terdapat hubungan signifikan antara fasilitas sekolah dan minat belajar dengan kebiasaan belajar. Fasilitas sekolah serta lingkungan sosial berpengaruh signifikan terhadap hasil belajar siswa [ 5 ]. selain itu, suasana belajar juga dipengaruhi dengan adanya fasilitas sekolah yang lengkap dan memadai sehingga dapat mendorong siswa untuk aktif mengembangkan potensinya [ 5 ]. Potensi setiap siswa meragam, sehingga perlu adanya berbagai upaya yang harus dilakukan dalam dunia pendidikan, baik dari penerapan konsep mengajar, mengevaluasi, bahkan melakukan penelitian.
Tinggi dan rendahnya keberhasilan siswa merupakan cermin dari kualitas pendidikan tersebut. Dunia pendidikan dituntut untuk memiliki kompetensi dalam bersaing dengan memanfaatkan fasilitas yang ada. Sehingga, diperlukan pengetahuan dan pendampingan kepada pihak-pihak sekolah yang dianggap masih berada pada posisi lebih rendah daripada sekolah yang lainnya. Untuk memudahkan dalam pendampingan diperlukan pengklasterisasian sekolah. Data mining merupakan bidang ilmu yang dapat membantu untuk menganalisis jumlah data yang cukup besar. Salah satunya metode data mining yaitu Clustering . Metode Clustering juga pernah dilakukan dalam penelitian pemetaan siswa berprestasi [ 6 ]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Algoritma K-Means dapat menetapkan siswa berprestasi Tinggi, menengah, dan cukup. Kemudian pada pemetaan penyebaran guru di provinsi banten diketahui bahwa hasil Clustering menunjukkan Kota Cilegon, Kota Serang, Kota Tangerang Selatan, Kabupaten Pandeglang dan Kabupaten Lebak memiliki kekurangan guru SD [ 7 ]. Pada penelitian pengelompokan perguruan tinggi berdasarkan provinsi dengan 2 cluster yaitu cluster fasilitas tingkat tinggi dan cluster fasilitas tingkat rendah, diketahui hasil penelitian bahwa Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur masuk pada cluster tinggi sedangkan 31 provinsi lainnya dengan cluster rendah [ 8 ].
Penelitian pada artikel ini memiliki keterkaitan dengan beberapa penelitian terdahulu yang dijadikan sebagai rujukan. Peneli- tian pada artikel ini juga memiliki beberapa kesenjangan dengan penelitian terdahulu sebagaimana disajikan pada Tabel 1 yang menunjukan posisi peneltian pada artikel ini.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: xxx – xxx
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Tabel 1. Matriks Literatur Review dan Posisi Penelitian
Tahun Peneliti Topik Penelitian Terdahulu Kesenjangan 2017 M. L. Sibuea dan A. Safta [6] Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K- Means Clustering Penelitian ini melakukan klas- terisasi siswa berprestasi berdasarkan kode, ek- strakurikuler, tugas, uts, uas, absensi, dan nilai sikap.
Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki,
Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal. 2018 Y. A. Priambodo and S. Y. J. Prase- tyo [7] Pemetaan Penyebaran Guru di Provinsi Banten dengan Meng- gunakan Metode Spatial Clus- tering K-Means (Studi kasus: Wilayah Provinsi Banten). Pada penelitian ini melakukan klasterisasi berdasarkan data jumlah sekolah, jumlah murid, dan jumlah guru. Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal. 2018 F. Yunita [9] Penerapan Data Mining Meng- gunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru. Pada penelitian ini melakukan klasterisasi berdasarkan Asal sekolah, Prodi/Jurusan yang
dipilih, dan Nilai UAN
Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal. 2018 K. Handoko [10] Pengelompokkan Data Mining Pada Jumlah Penumpang di Bandara Hang Nadim. Klasterisasi berdasarkan data penumpang berangkat, datang, dan transit, Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal. 2018 K. Fatmawati and A. P. Windarto [11] Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Ter- jangkit Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Provinsi Pada penelitian ini melakukan klasterisasi berdasarkan jum- lah rata-rata kabu-paten/kota dan jumlah rata-rata kabu- paten/kota yang terjangkit DBD
Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus,
Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal.
2018 G. S. Nugraha, H. Hairani, and R. F. P. Ardi [12] Aplikasi Pemetaan Kualitas Pendidikan di Indonesia Meng- gunakan Metode K-Means Pada Penelitian ini meran- cang aplikasi untuk klas- terisasi kualitas pendidikan berdasarkan Angka Partisi- pasi Kasar, Angka Partisipasi Murni, Angka Putus Sekolah, Angka Kelulusan dll.
Penelitian kami analisis klasterisasi berdasarkan data fasilitas (Bentuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah
Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma untuk mengetahui cluster yang optimal.
2019 M. A. Amri, A. P. Windarto, A. Wanto, and I. S. Damanik [8] Analisis Metode K-Means Pada Pengelompokan Pergu- ruan Tinggi Menurut Provinsi Berdasarkan Fasilitas yang dimiliki Desa Klasterisasi pada penelitian ini dilakukan berdasarkan jumlah data fasilitas perguruan tinggi yang dimiliki desa pada tahun 2003-2018. Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal. 2019 S. Suryadi [13] Penerapan Metode Clustering K-Means untuk Pengelom- pokan Kelulusan Mahasiswa Berbasis Kompetensi, Klasterisasi pada kelulu- san mahasiswa dilakukan berdasarkan mhs ke-, ipk, kpt.
Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus,
Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal. 2020 Suhefi Oktarian, Sarjon Defit, dan Sumijan [3] Klasterisasi Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Seko- lah Menggunakan Metode Al- goritma K-Means Clustering Klasterisasi pengelompokan sekolah berdasarkan jumlah Rombel, Jumlah Peserta Didik, dan gabungan Jumlah guru + jumlah tenaga pendidik Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal. 2020 I. F. Anshori and Y. Nuraini [14] Pengelompokan Data Kece- lakaan Lalu Lintas Di Kota Tasikmalaya Menggunakan Algoritma K-Means Klasterisasi pengelompokan data berdasarkan TKP, Waktu, Usia, Jenis Kelamin, Keadaan Korban, Profesi, dan Jenis Kendaraan.
Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus,
Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki,
Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal. 2019 A. Ali [15] Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K-Means Clustering di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo Klasterisasi data dilakukan berdasarkan jenis kelamin, usia, kecamatan dan diagnosa penyakitnya
Penelitian kami klasterisasi berdasarkan fasilitas (Ben- tuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Jumlah Ruang Kelas), guru dan tenaga pendidik. Pada penelitian kami melakukan uji performa algoritma un- tuk mengetahui cluster yang optimal.
Klasterisasi Sekolah Menggunakan. . . (Nurahman)
Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, maka diketahui terdapat kesenjangan yang diperoleh pada artikel penelitian kami adalah fokus penelitian yang berbeda dan atribut yang digunakan. Pada penelitian kami juga melakukan pencarian nilai performa dalam mengolah data. Nilai performa algoritma kami sajikan dengan mecari nilai Davies Bouldin Index . Dengan disajikan nilai Davies Bouldin Index maka dapat kita ketahui hasil dari tingkat keakuratan suatu algoritma dalam mengolah dan menganalisis data. Algoritma yang akan digunakan untuk menganalisis data adalah algoritma K-Means . Algoritma K-Means mampu mengelompokkan data pada kelompok yang sama dan data yang berbeda pada kelompok yang berbeda [ 9 ]. Algoritma ini menerapan perhitungan dengan nilai K dan titik centroid . Tujuan dari penelitian ini adalah membantu pihak pemerintah dalam mengklaster sekolah tertentu menjadi beberapa cluster , sehingga memudahkan untuk melakukan pendampingan maupun pengadaan kebutuhan sekolah dilingkun- gan pemerintah Kabupaten Seruyan.
Artikel ini selanjutya disusun dengan pembahasan metode penelitian, hasil dan pembahasan, dan kesimpulan. Pada bagian 2 metode penelitian membahas mengenai tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini diantaranya seperti : identifikasi masalah, Studi literatur, perumusan masalah, pengumpulan data, penerapan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD), analisis hasil dan laporan akhir penelitian . Bagian 3 adalah hasil dan pembahasan, pada bagian ini menyajikan hasil penelitian. Bagian 4 kesimpulan hasil penelitian.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi Penelitian merupakan kerangka kerja berisi tentang tahapan-tahapan yang digunakan dalam penelitian. Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi masalah, menganalisa masalah, studi literatur, mengumpulkan data, dan kemudian penerapan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD). Adapun tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan dapat digambarkan pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut adalah deskripsi dari tahapan penelitian:
1. Identifikasi masalah bertujuan agar peneliti mendapatkan beberapa masalah yang kedepannya akan dicari bagaimana menye- lesaikan masalah tersebut, dengan kata lain bisa disebutkan bahwa identifikasi masalah yang baik akan menggambarkan per- masalahan dalam topik penelitian.
2. Pada penelitian ini studi literatur dilakukan dengan menelah buku dan literatur yang berkaitan dengan masalah yang akan diselesaikan, studi literatur dilakukan juga untuk mengumpulkan data penunjang yang berkaitan dengan teori yang mendukung penelitian.
3. Setelah melakukan identifikasi masalah dan studi literatur, maka dilakukan selanjutnya adalah perumusan masalah. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan perumusan masalah yang akan menjadi fokus dalam penelitian ini.
4. Proses pengumpulan data dilakukan dengan observasi di dinas pendidikan kabupaten seruyan. Kemudian observasi selanjutnya diarahkan oleh pihak dinas pendidikan kabupaten seruyan kepada pencarian data melalui aplikasi dapodik.
5. Penerapan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) dilakukan setelah data terkumpul. Pada tahapan ini terda- pat 5 langkah penting untuk dapat memperoleh suatu pengetahuan baru dari hasil pengolahan data. Lima langkah penting yang dilakukan dalam pengolahan data pada penelitian ini yaitu, Selection , Preprocessing , Transformations , Data Mining , dan Interpretation Evaluation . metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) dapat dilihat pada Gambar 2 .
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: xxx – xxx
Gambar 2. Metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD)
6. Setelah melakukan pengolahan data atau Penerapan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) maka selanjutnya melakukan Analisa terhadap hasil pengolahan data. Analisis dilakukan dengan memahami hasil pengolahan data dengan meninjau beberapa penelitian terdahulu.
7. Penyusunan Laporan Akhir dilakukan dengan membuat sebuah artikel ilmiah berdasarkan pengamatan, pengolahan data dan analisis hasil.

## 2.1. Metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD)
Penerapan Knowledge Discovery In Database (KDD) dalam penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengetahuan dalam pengambilan keputusan. Sebagaimana disebutkan oleh Yuli Mardi bahwa KDD adalah metode untuk mengetahui pengetahuan yang diperoleh dari sebuah basisdata untuk keperluan pendukung keputusan [ 10 ]. Langkah-langkah Metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) pada penelitian ini sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2 dan dapat dijelaskan sebagai berikut:

## 1. Selection
Pada proses sebelum pengolahan data perlu dilakukan seleksi ( Selection ) data. Data diperoleh melalui aplikasi dapodik. Se- bagaimana kita ketahui bahwa pada aplikasi Data Pokok Pendidikan (Dapodik) ini merupakan sekumpulan data besar yang menyimpan semua laporan data pendidikan secara nasional. Data diseleksi berdasarkan laporan-laporan sekolah yang ada pada kabupaten seruyan. Sekumpulan data yang diperoleh pada pengumpulan data kemudian diseleksi sesuai kebutuhan Knowledge Discovery In Database (KDD) yang diperlukan pada penelitian ini. 2. Preprocesing
Preprocessing dilakukan untuk memfokuskan terhadap data yang akan diproses. Penelitian ini melakukan langkah data reduc- tion pada tahapan preprocessing data. Proses data reduction dilakukan untuk membuang data yang inkonsisten dan memper- baiki kesalahan data. Prepocessing dilakukan secara hati-hati hingga data yang dibutuhkan dapat sesuai dengan ketentuan dari Knowledge Discovery In Database (KDD). 3. Transformations
Transformations merupakan proses integrasi dari data yang telah dipilih pada penelitian sehingga data dapat sesuai dengan proses data mining 11 . Hal ini dilakukan untuk mentransform data-data yang dapat diolah dalam penerapan Algoritma yang ditetapkan pada penelitian. Sebagaimana diketahui Algoritma K-Means merupakan algoritma yang dapat memproses data dengan type data numerik atau integer. Sehingga Transpormasi data dilakukan tujuannya agar data dapat diolah dengan meng- gunakan metode K-Means Clustering [ 12 ]. 4. Data Mining Data Mining atau biasa dikenal tahapan mining procces merupakan proses penambangann data untuk mendapatkan pengetahuan atau hubungan data-data yang dapat disimpulkan menjadi informasi yang baru [ 13 ]. Mining sendiri dapat diartikan untuk mendapatkan suatu berharga yang berjumlah sedikit dari material dasar yang berjumlah besar [ 14 ]. Pada tahapan ini diperlukan kepastian penggunakaan metode yaitu dengan menentukan karakterisasi, klasifikasi, regresi, clustering , asosiasi, dan lain-lain [ 11 ]. Pemilihan metode dan algoritma pada tahapan ini sangat tergantung dengan penerapan KDD. Sehingga mining procces dapat disebut sebagai proses utama sedangkan tahapan yang lain disebut sebagai pendukung [ 15 ]. 5. Interpretation / Evaluation Tahapan Interpretation / Evaluation merupakan tahapan yang dilakukan untuk mengidentifikasi pola yang dihasilkan dari min- ing procces . Pola informasi yang dihasilkan dari mining procces perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan [ 16 ]. Evaluation yang dilakukan akan meninjau pola-pola pada proses klasterisasi dengan menunjukkan nilai performa algoritma K-Means .
342 r

## 2.2. Algoritma K-Means
Dataset yang akan dianalisis pada penelitian ini tidak memiliki label sehingga metode yang cocok dalam penelitian ini adalah klasterisasi dengan menggunakan Algoritma K-Means . Algoritma K-Means adalah algoritma yang digunakan untuk analisis pen- gelompokan yang mengarah pada pemartisian n objek pengamatan kedalam k kelompok ( Cluster ) [ 17 ]. Pada Algoritma K-Means setiap objek pengamatan dimiliki oleh sebuah kelompok yang memiliki mean terdekat, dimana mencoba untuk menemukan pusat dari kelompok dalam data sebanyak iterasi perbaikan yang dilakukan oleh algoritma. Pada penelitian ini process mining dilakukan dengan menggunakan Algoritma K-Means yaitu dengan penerapan persamaan 1 .
d ( x, y ) = v u u t n X i =1 ( x i − y i ) (1)
Proses klasterisasi dilakukan dengan mengidentifikasi data yang akan diklaster terlebih dahulu. Setelah melakukan indenti- fikasi data maka selanjutnya dapat menerapkan persamaan ( 1 ) untuk menghitung nilai jarak antara data x ke data y . Dimana diketahui bahwa xi merupakan data testing ke- i sedangkan y i adalah data training ke- i . Kemudian dilanjutkan dengan mencari nilai titik cen- troid dari cluster ke K . untuk mencari nilai titik centroid dari cluster ke K dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan ( 2 ).
µ k = 1 N k N k X i =1 x i (2)
Berdasarkan persamaan 2 diatas dapat dijelaskan bahwa µ k merupakan nilai titik centroid dari cluster ke K . Kemudian simbol N k digunakan untuk menujukkan nilai banyaknya data pada Cluster ke K . Selanjutnya symbol x i digunakan untuk menujukkan nilai data ke i pada Cluster ke K . Gambar 3 adalah tahapan dari pengolahan data mengguakan Algoritma K-Means . Dataset yang telah final akan dilakukan pengolahan data dengan menggunkan Algritma K-Means . Jumlah nilai K akan ditentukan untuk membentuk jumlah cluster , kemudian pencarian nilai titik centroid , pengelompokan data berdasarkan jumlah cluster yang telah ditentukan. Jika titik centroid berubah maka akan dilakukan lagi pemilihan titik centroid hingga diketahui tidak ada perubahan pada titik centroid .
Gambar 3. Tahapan Algoritma K-Means
Keterangan tahapan Algoritma K-Means : 1. Mulai dalam perhitugan untuk penerapan Algoritma K-Means 2. Menyiapkan Dataset : Dataset yang digunaan adalah data sekolah SD dan SMP dikabupaten seruyan.
3. Tentuan jumlah klaster yaitu nilai K : penentuan nilai K ini digunakan untuk menentukan kelompok atau Cluster sekolah yang akan dibentuk.
4. Pemilihan titik centroid secara acak dilakukan untuk memusatkan perhitungan dalam sebuah cluster pada setiap data yang diperhitungkan.
5. Kelompokan data sehingga terbentuk K buah klaster dengan titik centroid dari setiap cluster
6. Hasil Pengelompokan data berdasarkan iterasi yang dilakukan
7. Perbaruan nilai titik centroid untuk mengetahui adanya perubahan titik centroid atau tidak. Jika tidak terdapat perubahan maka perhitungan dihentikan.

## 2.3. Davies Boildin Index
Pengujian performa algoritma K-Means dilakukan dengan mencari nilai Davies Boildin Index . Davies Boildin Index berada dalam proses mining data. Pencarian nilai Davies Boildin Index setelah melakukan klasterisasi menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan nilai K yang telah ditentukan. Klasterisasi yang telah ditemukan kemudian di uji menggunakan prinsip pengukuran pada Davies Boildin Index . Pengukuran Davies Boildin Index menggunakan prinsip memaksimakan jarak inter Cluster serta mem- inimalkan jarak intra cluster [ 18 ]. Sehingga dapat dinyatakan bahwa semakin kecil nilai Davies Boildin Index maka menunjukan
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: xxx – xxx
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
skema cluster yang paling optimal. Formula dari perhitungan Davies Boildin Index dapat disajikan pada persamaan ( 3 ).
DBI = 1 k k X i =1 { R i }
dengan
R i = max j =1 ,...,k,i 6 = j R ij , R ij = S 1 + S j d ij (3)
dan
S 1 = [ 1 n X x ∈ n i d 2 ( x, v i )] 1 2
Pada proses pencarian nilai Davies Boildin Index yang terdapat pada persamaan ( 3 ) bahwa simbol k menunjukan nilai jumlah cluster dan R ij adalah ukuran kemiripan antara nilai n i dan n j . Simbol S i menunjukan ukuran dispersi cluster ke-i, yang mana i = 1 , 2 , . . . , k . Simbol d ij menunjukan jarak antara centroid cluster ke-i dan centroid cluster ke-j ( d ij = d ji ) . Simbol n i menunjukan bahwa banyakya anggota cluster ke-i, i = 1 , 2 , . . . , k . Kemudian V i menunjukan nilai centroid cluster dari n i .

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Penelitian dilakukan dengan tahapan yang telah di rencanakan dalam metodologi penelitian yaitu di awali dengan melakukan identifikasi masalah. Indentifikasi masalah dilakukan dengan pengamatan terhadapat dunia pendidikan di lingkungan kabupaten seruyan. Dalam pengamatan diketahui bahwa ditemukannya permasalahan terkait dengan tidak adanya pemerataan mengenai fasilitas sekolah dan kebutuhan lainnya yang di salurkan oleh pihak pemeritah. Kemudian untuk memperkaya informasi dalam pengamatan dilakukan juga study literature untuk mendukung kasus yang ditemukan secara ilmiah dan teoritis. Setelah diketahui kasus secara kesuluruhan maka selanjutnya melakukan perumusan masalah dengan tujuan agar penelitian lebih fokus pada kasus yang diteliti yaitu mengenai pemerataan fasilitas pendidikan dan kebutuhan lainnya. Untuk dapat mengelompokan satuan pendidikan berdasarkan klasternya maka hasil dari Study Literature ditetapkan melakukan analisis data mining dengan metode clustering .

## 3.1. Dataset
Dataset diperoleh dari dinas pendidikan kabupaten Seruyan. Data awal hasil dari Selection pada aplikasi dapodik memiliki 15 atribut yaitu sebagai berikut : Nama Satuan Pendidikan, Bentuk Pendidikan, Status Sekolah, Alamat, Desa, Kecamatan, Status BOS, TMT Akreditasi, Akreditasi, Jumlah Ruang Kelas, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Guru, dan Tendik. Dataset memiliki rekam data sebanyak 232 record .
3.2. Selections
Dataset yang diperoleh kemudian dilakukan Selection sehingga sesuai dengan kebutuhan penelitian dan penerapan KDD yang direncanakan pada metodologi penelitian. Atribut yang diperolah dari pihak dinas pendidikan kabupaten seruyan telah dipertim- bangkan untuk tidak digunakan semua dalam proses pengolahan data. Sehingga diperlukan proses selection atribut. Proses Selection dilakukan dengan aplikasi rapid minner dengan menggunakan operator Select Attirubutes . Gambar 4 menunjukkan tampilan Selec- tion pada aplikasi rapid minner .
Gambar 4. Desain Select Attribut
344 r
Gambar 4 menunjukan proses seleksi atribut yang akan digunakan dalam pengolahan data. Atribut yang dipilih dalam pengo- lahan data terdiri dari 9 atribut yaitu : Nama Satuan Pendidikan, Bentuk Pendidikan, Status Sekolah, Jumlah Ruang Kelas, Jumlah Ruang Perpus, Jumlah WC Guru Perempuan, Jumlah WC Siswa Laki, Guru, dan Tendik. Atribut Nama Satuan Pendidikan dijadikan type id sehingga pada pemrosesan data tidak akan diperhitungkan, karena atribut ini adalah atribut objek penelitian untuk mengetahui hasil dari clustering .

## 3.3. Preprocessing
Preprocessing dilakukan untuk memperbaiki data rusak dan data tidak konsisten menjadi data yang dapat olah. Pada Pre- pocessing juga dilakukan data reduction untuk data yang sulit dimengerti. Proses reduction dapat dilakukan dengan membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data. Gambar 5 menunjukan Preprocessing Data.
Gambar 5. Prepocessing
Pada Gambar 5 preprocessing data dilakukan dengan operator replace missing value dan operator filter examples . Proses ini melakukan perbaikan data yang tidak konsisten dan penghapusan record yang tidak dapat ditemukan tujuan dari data atau data tidak dapat dimengerti. Dataset semula berjumlah 232 setelah tahapan preprocessing selesai maka data yang valid saat ini berjumlah 224 record .

## 3.4. Transformations
Tahapan transformations Data merupakan tahapan untuk merubah value dari polynominal menjadi integer dan tahapan ini merupakan akhir dari persiapan data. Hal yang sama juga dilakukan Tuti Khotimah [ 19 ] untuk mengubah value bertipe time menjadi tipe integer. Data-data berjenis nominal harus dilakukan proses inisialisasi data kebentuk angka atau numerikal [ 20 ]. Persiapan data dilakukan mulai dataset yang tidak valid , kemudian dilakukan select attributes hingga transformations data. Transformations data yang dilakukan dalam penelitian ini mengubah data dari polynominal menjadi data numeric yaitu pada attribut status sekolah dan attribut bentuk pendidikan. Nilai status sekolah swasta dirubah menjadi nilai 1 sedangkan nilai status sekolah negeri dirubah menjadi nilai 2. Kemudian nilai bentuk pendidikan SD dirubah menjadi nilai 1 sedangkan nilai bentuk pendidikan SMP dirubah menjadi 2. Gambar 6 merupakan tahapan transformations Data.
Gambar 6. Transformations Data
Gambar 6 menunjukan desain proses transformations data dengan hasil proses diketahui setiap atribut memiliki value numeric . Data yang telah ditransformaions semua siap di mining menggunakan metode Clustering dengan algoritma K-Means .
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: xxx – xxx
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer

## 3.5. Data Mining
Dataset yang telah melalui tahapan preprocessing dan transformations maka siap untuk tahapan berikutnya yaitu mining proc- ces . Jumlah dataset yang valid saat ini sebanyak 224 record dengan 9 attributes . Tabel 2 menunjukan dataset yang siap di mining procces atau dataset valid .
Tabel 2. Dataset Valid Nama Satuan Pendidikan Bentuk Pendidikan Status Sekolah Jumlah Ruang Perpus Jumlah WC Guru Perempuan Jumlah WC Siswa Laki Jumlah Ruang Kelas Guru Tendik SD Asseruyaniyyah 1 1 1 1 1 10 14 3 SD Eka Tjipta Bukit Tiga 1 1 1 0 3 6 10 2 SD Eka Tjipta Hanau 1 1 2 0 1 6 10 2 SD Eka Tjipta Muara Dua 1 1 1 0 1 6 8 1 SD Eka Tjipta Nahiyang 1 1 1 1 1 6 8 2 SD Eka Tjipta Rungau 1 1 1 1 1 9 12 4 SD Eka Tjipta Semandau 1 1 1 0 1 6 10 2 SD Eka Tjipta Semilar 1 1 1 1 3 12 16 2 SD Eka Tjipta Seruyan 1 1 1 1 3 10 10 2 SD Eka Tjipta Sungai Ayawan 1 1 1 0 1 6 7 1 SD Eka Tjipta Tangar 1 1 1 1 1 6 9 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . SMPS Bina Bangsa 03 2 1 1 6 5 9 8 1 SMPS Eka Tjipta Perdana 2 1 1 0 1 6 12 2
Tabel 2 dataset valid menunjukan data telah dirubah ke bilangan numeric semua, sehingga penerapan algoritma K-Means dapat dilakukan dengan menggunakan tools rapid minner . Dataset yang diolah dibagi menjadi 3 Cluster yaitu dengan menentukan nilai k=3. Pembagian dari 3 Cluster menghasilkan cluster model sebagaimana disajikan pada Gambar 7 .
Gambar 7. Cluster Model Pengelompokan Sekolah di Kabupaten Seruyan
Gambar 7 menampilkan keanggotaan dari masing-masing Cluster . Pada Cluster 0 keanggotaan terdiri dari 178 items artinya dalam Cluster 0 memiliki 178 sekolah yang dikategorikan dalam satu kelompok. Cluster 1 memiliki 3 items artinya dalam Cluster 1 terdapat 3 sekolah. Selanjutnya Cluster 2 memiliki 43 items artinya dalam Cluster 2 terdapat 43 sekolah. Setelah penentuan nilai cluster berikutnya pemilihan titik centroid . Titik centroid dipilih secara acak pada setiap attribut dimasing-masing Cluster . Pemilihan titik centroid dapat disajikan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Titik Centroid
Attribute Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Bentuk Pendidikan 1.258 1.667 1.279 Status Sekolah 1.792 1.667 1.698 Jumlah Ruang Perpus 0.831 1 1.023 Jumlah WC Guru Perempuan 0.489 1 0.767 Jumlah WC Siswa Laki 0.938 2 1.395 Jumlah Ruang Kelas 6.034 16 11.268 Guru 7.652 32.667 15.140 Tendik 1.466 7.333 3.070
Dari penentuan nilai cluster dan pemilihan titik centroid menghasilkan keanggotaan pada setiap cluster . Diketahui bahwa pada cluster -2 berjumlah 43 sekolah yang terdiri dari SD Asseruyaniyyah, SD Eka Tjipta Rungau, SD Eka Tjipta Semilar, SD Erna
Klasterisasi Sekolah Menggunakan. . . (Nurahman)
346 r
Djuliawati, SD Negeri 1 Kuala Pembuang I, SD Negeri 1 Kuala Pembuang II, SD Negeri 1 Pembuang Hulu I, SD Negeri 1 Persil Raya, SD Negeri 1 Rantau Pulut, SD Negeri 1 Sembuluh II, SD Negeri 1 Telaga Pulang, SD Negeri 1 Terawan, SD Negeri 1 Tumbang Langkai, SD Negeri 1 Tumbang Manjul, SD Negeri 2 Kartika Bhakti, SD Negeri 2 Kuala Pembuang I, SD Negeri 2 Lanpasa, SD Negeri 2 Pematang Panjang, SD Negeri 2 Pembuang Hulu II, SD Negeri 2 Persil Raya, SD Negeri 2 Rantau Pulut, SD Negeri 2 Sembuluh I, SD Negeri 2 Tumbang Manjul, SD Negeri 3 Kuala Pembuang I, SD Negeri 3 Kuala Pembuang II, SD Swasta Bina Bangsa 03, SD Swasta Wijaya Kusuma 2, SD Wijaya Kusuma, SDIT An Najiyah, SDS Bina Bangsa 04, SDS Bina Bangsa 05, SMP Eka Tjipta Katayang, SMP Negeri 1 Danau Sembuluh, SMP Negeri 1 Hanau, SMP Negeri 1 Seruyan Hilir Timur, SMP Negeri 1 Seruyan Hulu, SMP Negeri 1 Seruyan Raya, SMP Negeri 1 Seruyan Tengah, SMP Negeri 2 Danau Sembuluh, SMP Negeri 2 Seruyan Tengah, SMP Negeri 3 Seruyan Tengah, SMP Tunas Agro, dan SMP Wijaya Kusuma. Cluster -1 berjumlah 3 sekolah yang terdiri dari SD Qurrata A Yun, SMP Negeri 1 Kuala Pembuang, dan SMP Negeri 2 Kuala Pembuang. Sedangkan pada Cluster -0 berjumlah 178 sekolah dengan data sekolah yang tidak tercantum pada Cluster -2 dan Cluster-1 dari jumlah sekolah sebanyak 224 sekolah dikabuaten seruyan.

## 3.6. Analisis Cluster
Clustering menggunakan Algoritma K-Means dilakukan dengan mengklasterisasi keanggotaan berdasarkan kemiripannya. Keanggotaan dari Cluster -1 memiliki karakteristik bentuk pendidikan SD atau SMP, status sekolah swasta atau negeri, Jumlah Ruang Perpus 0 sampai 2, Jumlah WC Guru Perempuan 0 sampai 2, Jumlah WC Siswa Laki 0 sampai 5, Jumlah Ruang Kelas 6 sampai 22, Jumlah Guru 10 sampai 22, dan Jumlah Tendik 1 sampai 7. Keanggotaan Cluster -1 memiliki karakteristik bentuk pendidikan SD atau SMP, status sekolah swasta atau negeri, Jumlah Ruang Perpus 1, Jumlah WC Guru Perempuan 1, Jumlah WC Siswa Laki 0 sampai 5, Jumlah Ruang Kelas 12 sampai 19, Jumlah Guru 29 sampai 37, dan Jumlah Tendik 2 sampai 12. Selanjutnya keanggotaan Cluster -0 memiliki karakteristik bentuk pendidikan SD atau SMP, status sekolah swasta atau negeri, Jumlah Ruang Perpus 0 sampai 2, Jumlah WC Guru Perempuan 0 sampai 2, Jumlah WC Siswa Laki 0 sampai 9, Jumlah Ruang Kelas 1 sampai 13, Jumlah Guru 1 sampai 13, dan Jumlah Tendik 0 sampai 5. Analisis Cluster juga dapat disajikan sebagaimana pada Tabel 4 .

## Tabel 4. Karakteristik Keanggotaan Pada Cluster
Cluster Bentuk Pendidikan Status Sekolah Jumlah Ruang Perpus Jumlah WC Guru Perempuan Jumlah WC Siswa Laki Jumlah Ruang Kelas Guru Tendik Cluster 0 SD/ SMP Swasta/Negeri 0-2 0-2 0-9 Jan-13 Jan-13 0-5 Cluster 1 SD/ SMP Swasta/Negeri 1 1 0-5 Dec-19 29-37 02-Dec Cluster 2 SD/ SMP Swasta/Negeri 0-2 0-2 0-5 Jun-22 Oct-22 01-Jul
Tabel 4 karakteristik keanggotaan pada cluster menunjukan bahwa pemerataan kebutuhan sekolah sangat tidak seimbang terli- hat pada atribut guru. Sehingga hal tersebut perlu dijadikan pertimbangan oleh pihak dinas pendidikan kabupaten seruyan agar dapat di realisasikan pengadaan guru secara seimbang. Kemudian jika dilihat dari pemeringkatan cluster maka dapat disajikan pada gambar 8 .
Gambar 8. Peringkat Cluster
Gambar 8 menunjukan hasil dari visualisasi pemeringkatan clustering . Diketahui bahwa orange berada pada peringkat per- tama. Kemudian warna green peringkat kedua serta warna blue berada pada peringkat ketiga. Sehingga berdasarkan hasil visualisasi Gambar 8 dan Gambar 7 dapat dijelaskan bahwa warna orange berada pada posisi Cluster -1 artinya bahwa cluster 1 berada peringkat pertama sebanyak 3 sekolah. Warna green menunjukan cluster -0 artinya cluster 0 berada pada peringkat kedua sebanyak 178 sekolah. Selanjutnya blue berada pada cluster -2 artinya cluster 2 berada pada peringkat ketiga sebanyak 43 sekolah.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: xxx – xxx

## Gambar 9. Davies Bouldin Index
Performance suatu algoritma dari hasil analisis dapat disajikan dalam berbagai cara. Penelitian ini menyajikan performance algoritma dengan menunjukan nilai dari Davies Bouldin Index . Pada Gambar 9 Davies Bouldin Index yang dihasilkan dengan nilai -0,695 menggunakan nilai K=3. Tabel 5 adalah nilai perbandingan performa dari algoritma dalam mengolah data.

## Tabel 5. Nilai Perbandingan Performance
Nilai K Davies Bouldin Index 2 -0.738 3 -0.695 4 -0.920 5 -1.008 6 -1.041 7 -1.027 8 -0.989 9 -0.898 10 -0.869 11 -0.893 12 -0.967 13 -0.830
Pegujian performa Algoritma dalam mengolah data diakukan sebanyak 12 kali. Pengujian pertama dilakukan dengan menen- tukan nilai k=2 menghasilkan nilai Davies Bouldin Index -0,738. Kemudian dilanjutkan pengujian performa algoritma dengan menen- tukan nilai k=3 dan seterusnya hingga nilai k=13. Untuk mengetahui nilai performa terbaik dalam pengolahan data maka dipilih nilai Davies Bouldin Index yang terkecil (mendekati nilai 0). Dari hasil nilai Davies Bouldin Index pada tabel 4 dapat dibandingkan bahwa nilai terkecil Davies Bouldin Index terdapat pada nilai k=3 dengan nilai Davies Bouldin Index = -0,695. sehingga dapat disimpulkan bahwa membagi data menjadi 3 cluster memiliki nilai keakuratan lebih baik dibandingkan dengan cluster yang lainnya.
Hasil penelitian diketahui bahwa membentuk data menjadi 3 cluster sejalan dengan penelitian [ 3 , 6 , 7 , 12 , 15 – 17 , 21 ]. Beber- apa penelitian tersebut melakukan pengolahan data menjadi 3 cluster. Sebagaimana disarankan pada penelitian [ 21 ] perlu dilakukan analisis jumlah cluster untuk memperoleh hasil clustering yang optimal. Oleh sebab itu, keterbaruan pada penelitian ini melakukan pengujian dengan mendapatkan nilai Davies Bouldin Index pada setiap pengujian cluster. Pengujian cluster sebanyak 12 kali di- lakukan mulai dari nilai K=2 sampai nilai K=13. Hasil pengujian menunjukkan bahwa jumlah cluster sebanyak 3 kelompok dengan nilai -0,695 merupakan performa tebaik dibandingkan dengan pengujian menggunakan cluster yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini data awal berjumlah 232 record setelah prepocssing Data diperoleh sebanyak 224 record yang dapat di- analisis. Hasil penelitian memiliki keterbaruan pada pengujian Algoritma K-Means dalam mengolah data dengan menunjukan nilai Davies Bouldin Index . Keterbaruan penelitian ini dapat dilihat dari beberapa penelitiann sebelumnya tidak melakukan pengujian per- forma Algoritma K-Means dalam mengolah data dan diperkuat oleh peneitian [ 21 ] tahun 2018 yang menyarankan untuk melakukan analisis dalam penentuan jumlah cluster . Berdasarkan hasil pengujian, Algoritma K-means memiliki performa terbaik dengan mem- bagi data menjadi 3 cluster sehingga menghasilkan nilai Davies Bouldin Index = -0,695. Diketahui dari hasil pembagian cluster bahwa cluster 0 sebanyak 178 sekolah, cluster 1 sebanyak 3 sekolah, dan cluster 2 sebanyak 43 sekolah. Kemudian dari visualisasi algoritma K-Means menunjukan pemeringkatan cluster secara berurutan adalah cluster 1, cluster 0 dan terakhir adalah cluster 2. Se- hingga dapat diketahui bahwa terdapat 43 sekolah dalam cluster rendah. Untuk itu, penelitian ini merekomendasikan perlu dilakukan pendampingan dan pengadaan kebutuhan sekolah terhadap sekolah cluster rendah oleh dinas pendidikan pada pemerintah kabupaten Seruyan. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka penulis menyarankan agar penelitian ini dapat dilanjutkan dengan menganalisis penentuan cluster kembali sehingga mendapatkan nilai Davies Bouldin Index lebih kecil (mendekati 0).
Klasterisasi Sekolah Menggunakan. . . (Nurahman)
348 r

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terimakasih kepada pihak Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Darwan Ali yang telah memberikan izin kepada kami untuk melakukan penelitian mengenai klasterisasi pendidikan SD dan SMP di Kabupaten Seruyan. Kami ucapkan terima kasih pula kepada Dinas Pendidikan Kabuten Seruyan yang telah mendukung penelitian ini sehingga dapat berjalan hingga selesai. Kemudian kami ucapkan terima kasih pula kepada rekan-rekan dosen Universitas Darwan Ali yang telah memberikan dukungan moril sehingga penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik.

## REFERENSI
[1] Badan Pusat Statistik, “Hasil Sensus Penduduk 2020 Indonesia,” Bps.Go.Id , no. 27, 2021.
[2] M. Zein, “Peran Guru dalam Pengembangan Pembelajaran,” Jurnal Inspiratif Pendidikan , vol. 5, no. 2, 2016.
[3] S. Oktarian, S. Defit, and Sumijan, “Klasterisasi Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Informasi dan Teknologi , vol. 2, no. 3, pp. 68–73, 2020.
[4] D. Solichah, “Hubungan Antara Fasilitas Sekolah, Minat Belajar, Dan Kebiasaan Belajar Siswa MI Al-Huda,” Tech. Rep., 2018.
[5] N. Amah and A. D. Nugroho, “Pengaruh Fasilitas Sekolah Terhadap Hasil Belajar Akuntansi dengan Lingkungan Sosial Sebagai Pemoderasi,” Journal of Accounting and Business Education , vol. 2, no. 4, 2016.
[6] M. L. Sibuea and A. Safta, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 4, no. 1, 2017.
[7] Y. A. Priambodo and S. Y. J. Prasetyo, “Pemetaan Penyebaran Guru di Provinsi Banten dengan Menggunakan Metode Spatial Clustering K-Means (Studi kasus : Wilayah Provinsi Banten),” Indonesian Journal of Computing and Modeling , vol. 1, no. 1, 2018.
[8] M. A. Amri, A. P. Windarto, A. Wanto, and I. S. Damanik, “Analisis Metode K-Means Pada Pengelompokan Perguruan Tinggi Menurut Provinsi Berdasarkan Fasilitas yang Dimiliki Desa,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Kom- puter) , vol. 3, no. 1, 2019.
[9] F. Nasari and S. Darma, “Penerapan K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Potensi Utama),” Semnasteknomedia Online , vol. 3, no. 1, 2015.
[10] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika , vol. 2, no. 2, 2017.
[11] B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis clustering menggunakan metode K-Means dalam pengelompokkan penjualan produk pada Swalayan Fadhila,” Jurnal Media Infotama , vol. 11, no. 2, 2015.
[12] F. Yunita, “Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru,” SIS- TEMASI : Jurnal Sistem Informasi , vol. 7, no. 3, 2018.
[13] T. Baraas, A. Juliansyah, and A. A. Rizal, “Klasifikasi Data Log Intrusion Detection Sistem (Ids) Dengan Decision Tree C4.5,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , vol. 1, no. 2, 2019.
[14] A. S. Suweleh, D. Susilowati, and Hairani Hairani, “Aplikasi Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal BITe , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[15] K. Handoko, “Pengelompokkan Data Mining Pada Jumlah Penumpang di Bandara Hang Nadim,” CBIS (Computer Based Information System Journal) , vol. 6, no. 2, 2018.
[16] K. Fatmawati and A. P. Windarto, “Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Provinsi,” Computer Engineering, Science and System Journal , vol. 3, no. 2, 2018.
[17] S. Suryadi, “Penerapan Metode Clustering K-Means untuk Pengelompokan Kelulusan Mahasiswa Berbasis Kompetensi,” Jurnal Informatika , vol. 6, no. 1, 2019.
[18] W. Gie and D. Jollyta, “Perbandingan Euclidean dan Manhattan Untuk Optimasi Cluster Menggunakan Davies Bouldin Index : Status Covid-19 Wilayah Riau,” 2020.
[19] T. Khotimah, “Pengelompokan Surat Dalam Al Qur’an Menggunakan Algoritma K-Means,” Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 1, pp. 83 – 88, 2014.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: xxx – xxx
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
[20] I. F. Anshori and Y. Nuraini, “Pengelompokan Data Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Tasikmalaya Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Responsif: Riset Sains dan Informatika , vol. 2, no. 1, 2020.
[21] G. S. Nugraha, H. Hairani, and R. F. P. Ardi, “Aplikasi Pemetaan Kualitas Pendidikan Di Indonesia Menggunakan Metode K-Means,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 17, no. 2, pp. 13–23, 2018.